Hoe AI de maakindustrie transformeert
Wat we twintig jaar geleden als ondenkbaar zagen in sciencefiction films, is nu realiteit. AI integreert zich inmiddels naadloos in de maakindustrie. Sterker nog, het is niet meer weg te denken. Naarmate maakbedrijven verder investeren in krachtige AI-algoritmen en data-analyses, worden de voordelen voor de productiviteit, kostenvermindering en kwaliteitsbehoud alleen maar duidelijker. Hieronder komt een aantal voorbeelden aan bod die de potentie van artificiële intelligentie in de praktijk laten zien. Van nauwkeurigere vraag- en aanbodprognoses tot afvalreductie-oplossingen.
Een digitale kopie (digital twin) van een stad of omgeving maken, dat idee was lange tijd sciencefiction, tot nu. Inmiddels maakt generatieve AI dit mogelijk. En ook in de maakindustrie zijn diverse voorbeelden te zien. Met digitale replica’s van fysieke productiesystemen kunnen maakbedrijven hun processen virtueel testen en verfijnen, en zo de downtime van machines verminderen. Zo verbetert de efficiëntie van het gehele proces. Generatieve AI werkt de digital twin modellen voortdurend bij, zodat ze altijd de productieomgeving – die alsmaar blijft veranderen – nauwkeurig weerspiegelen.
Maakbedrijven moeten tegenwoordig snel inspelen op marktveranderingen, zoals een afnemende industrie, toenemende arbeids- en grondstofkosten, en voortdurende verstoringen in de supply chain. Ook hier biedt AI een helpende hand. Zo kunnen bedrijven AI inzetten voor vraag- en aanbodprognoses voor nauwkeurigere resultaten, zodat ze maximale efficiëntie uit de planning behalen, óók in een grillige economie. Met behulp van externe data en AI-gedreven inzichten kunnen maakbedrijven zich beter aanpassen aan de veranderende marktvraag.
Een event-gedreven vraagprognose, die ook rekening houdt met externe factoren zoals weerpatronen, maakt gebruik van artificiële intelligentie om te anticiperen op vraagveranderingen die anders mogelijk over het hoofd worden gezien. Door rekening te houden met deze factoren zijn maakbedrijven beter voorbereid op (onverwachte) verschuivingen in de markt.
Ook voor supply chain management biedt AI veel mogelijkheden. Zo kan het, naast het leveren van nauwkeurigere vraag- en aanbodprognoses, ook voorraadniveaus beheren en efficiënte logistieke routes ontwerpen. Dit helpt maakbedrijven om vertragingen te beperken en voorraad beter te beheren, wat hen wendbaarder maakt.
Naast onvoorziene externe factoren krijgen maakbedrijven ook te maken met allerlei operationele uitdagingen. Een van de grootste uitdagingen is het beheren van complexe planningsschema’s. Ook op dit gebied biedt AI tal van optimalisatie- en verbeteringsmogelijkheden. Dit gaat verder dan resource- en locatieprognoses. Zo kunnen maakbedrijven ook procesoptimalisatie vereenvoudigen via geavanceerde algoritmes die gegevens nauwkeurig onderzoeken en zo verbeterkansen kunnen identificeren.
Het verminderen van afval en kwaliteitscontrole garanderen blijft ook een uitdaging voor veel maakbedrijven. Industrieel productieafval is goed voor minstens 50 procent van het afval dat wereldwijd wordt gegenereerd. AI helpt maakbedrijven een balans te vinden tussen kwaliteitscontrole en afvalvermindering.
Bij kwaliteitscontroles nemen AI-gestuurde computervisiesystemen het voortouw. Deze systemen controleren voortdurend de kwaliteit van de producten, en houden zo een hoogwaardige productie in stand. Tegelijkertijd verminderen deze systemen de noodzaak van arbeidsintensieve, handmatige inspecties. Uiteindelijk breidt AI zich ook uit naar Product Lifecycle Management (PLM). Hierbij wordt de gehele levensduur van producten begeleid, en wordt informatie wordt verkregen over productontwerp- en productieprocessen. Dit leidt tot fundamentele verbeteringen en outputs van hogere kwaliteit.
Het monitoren van processen kan ook met AI worden geoptimaliseerd, mede doordat het een realtime overzicht van productieprocessen biedt. Door voortdurende waakzaamheid en snelle aanpassingen zorgt AI ervoor dat de kwaliteit gewaarborgd blijft terwijl de efficiëntie voortdurend wordt geoptimaliseerd. Deze dynamische, realtime controle verbetert het algehele productieproces.
Ook op het gebied van afwijkingdetectie functioneert generatieve AI als een zelflerende uitkijkpost. Het analyseert voortdurend datastromen, identificeert normale patronen en leert afwijkingen herkennen. Door het zelflerende vermogen kan het AI-model proactief nieuwe problemen detecteren en operators waarschuwen, zodat maakbedrijven corrigerende maatregelen kunnen nemen – nog voordat deze afwijkingen de productie beïnvloeden.
Kunstmatige intelligentie heeft een ware revolutie teweeggebracht in de maakindustrie, van digital twins tot geavanceerde procesmonitoring. Deze transformatie biedt niet alleen efficiëntie en kostenbesparingen, maar garandeert ook kwaliteit en versterkt de concurrentiepositie van maakbedrijven door zich aan te passen aan een dynamische markt. Het is nu aan de maakbedrijven om AI in te zetten op de manier die het best aansluit op hun doelstellingen.
(IFS maakt cloudgebaseerde bedrijfssoftware voor bedrijven over de hele wereld)
